hadicanim
Aktif Üye
Çoğu insan muhtemelen sadece şok anlarından tek kelime bile edememenin ne kadar tatsız olabileceğini biliyor. Konuşma kaslarının felce uğramasına yol açan nörolojik bozuklukları olan kişiler için bu duygu sürekli bir arkadaştır. Beyin verilerini beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) ve algoritmalar aracılığıyla konuşmaya çeviren implantların gelecekte yardımcı olup olamayacağı hala belirsiz. Ancak buna yönelik teknolojinin büyük ilerleme kaydettiği açıktır.
Reklamcılık
Her durumda, “Nature” dergisindeki iki güncel vaka çalışması, konuşma hızı ve kelime dağarcığı açısından rekor değerleri rapor ediyor. California San Francisco Üniversitesi’nden (UCSF) bir ekip, 1024 kelimelik bir kelime dağarcığıyla dakikada 78 kelimelik bir konuşma hızı bildirdi. Ve Stanford Üniversitesi’ndeki bir araştırma grubu, 125.000 kelimelik bir kelime dağarcığı için bu oranın dakikada 62 kelime olduğunu belirtiyor. (Bir önbaskı sunucusundaki yayın nedeniyle, MIT Technology Review bu yılın Ocak ayında bu konuyu zaten bildirmişti). Her iki durumda da hata oranları yüzde 25 civarındadır.
Stanford araştırmacıları tarafından iki yıl önce belirlenen konuşma hızı rekoru dakikada 18 kelimeydi. Karşılaştırma için: Engelli olmayan insanlar kendilerini dakikada yaklaşık 150 kelimeyle ifade ederler.
UC San Francisco’daki beyin cerrahı Edward Chang’ın bakış açısına göre artık bu hedefe büyük bir adım daha yaklaştık. Ekibinin hedefi: “Tamamen vücuda yerleşebilecek bir iletişim çözümü geliştirmek istiyoruz, çünkü birbirimizle konuşmanın en doğal yolu bu” diyor.
Sinir ağları ve dil modelleri
Çalışmaların pek çok ortak noktası var: Her iki çalışmada da afazi olarak da bilinen ciddi konuşma bozukluğu olan bir test katılımcısının yüz ve ağız kaslarından sorumlu beyin bölgelerine elektrot düzenlemeleri yerleştirildi. Elektrotlar, nöronlar ateşlendiğinde oradaki elektrik sinyallerini alıyor. Sinyalleri okuyabilmek için implantlar deneklerin kafalarına kablo bağlantıları aracılığıyla bilgisayarlara bağlandı.
Ancak sistemler verileri hemen konuşmaya çeviremedi. İlk önce aylarca eğitilmeleri gerekiyordu. Birkaç seansta denekler belirli sesleri, kelimeleri veya cümleleri “söylediler” ve bunları bir monitörden okudular. Araştırmacılar daha sonra dil modellerini kullanarak değerlendirdikleri beyin denizindeki verilerdeki kalıpları takip etmek için tekrarlayan sinir ağlarını kullandılar. Sonunda, eğer test başarılı olursa, bilgisayar sesleri deneklerin tam olarak söylemek istediklerini söyledi.
Reklamcılık
Ancak iki çalışmadaki implantlar farklıydı. USC ekibi, felç nedeniyle eklemlerini kullanamayan bir deneğin serebral korteksine yerleştirilen 253 elektrotlu bir silikon implant yerleştirdi. Öte yandan, Stanford çalışmasından elde edilen ve sinir hastalığı olan amyotrofik lateral skleroz (ALS) nedeniyle konuşma yeteneğini kaybeden denek, iki adet çok daha küçük, sözde mikroelektrot dizileri (MEA) ile toplam Serebral kortekse batan 128 elektrottan oluşur. MEA’lar yerleşik implantlardır, ancak iltihaplanma ve yara izine yol açabilirler. Silikon çeşitlerinin beyne daha duyarlı olduğu düşünülüyor ancak insanlar üzerinde pek test edilmedi.
Önerilen Editoryal İçerik
İzniniz üzerine harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videosunu yükle
YouTube videosunu şimdi yükle
ALS’li hasta yeniden iletişim kurabiliyor.
Sistemlerin eğitildiği aylar da farklı geçti. Stanford araştırmasındaki ALS hastası, telefon görüşmelerinden rastgele seçilen kelimeleri ve tüm cümleleri tekrar tekrar söylemek zorundaydı; örneğin: “Son beş yıldır böyleydi” veya “Ortadan çıktım” . UC çalışmasının konusu ise sistemi fonem adı verilen bireysel seslerle eğitti.
UC çalışmasının bir diğer özelliği: Ekip, beyin verilerinden yalnızca deneğin dil niyetini değil aynı zamanda yüz ifadelerini de çıkardı. Konuşma ve yüz ifadeleri, araştırmacıların eski bir video kaydından alınan deneğin sesini verdiği bir avatar tarafından yeniden üretildi. Stanford araştırmasındaki hasta ise bir düğmeye bastığında söylenenleri erkek sesi olarak duymuş.
Önerilen Editoryal İçerik
İzniniz üzerine harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videosunu yükle
YouTube videosunu şimdi yükle
Beyin implantları ve yapay zeka felçli bir kadının sesini nasıl oluşturuyor?
Henüz antrenmana hazır değilim
Hollanda’daki Utrecht Üniversitesi Tıp Merkezi’nden nöroloji uzmanları Nick Ramsy ve ABD, Baltimaore’deki Johns Hopkins Üniversitesi’nden Nathan Crone, Nature’ın Haberleri ve Görüşleri bölümünde yeni sonuçlar hakkında yorum yapıyorlar. Çalışmaların bir “dönüm noktası” olduğunu, ancak uygulamaya giden yolun hala uzun bir yol olduğu sonucuna varıyor. Her iki yöntem de zaman alıcı ve pahalıdır ve şu ana kadar yalnızca kablo bağlantısıyla çalışmıştır.
Ayrıca yazarlar bunların sadece iki vaka çalışması olduğundan şikayetçi. Daha büyük ölçekli çalışmalar öncelikle yöntemin diğer hastalarda, özellikle de mevcut çalışmalardaki deneklerin aksine, konuşmaya çalışırken yüz veya ağız kaslarını artık çalıştıramayan hastalarda da işe yaradığını göstermesi gerekiyor. Ayrıca çeşitli implantların ve eğitim yöntemlerinin sonuç üzerinde ne gibi bir etkisinin olduğu da belirsizdir.
Stanford araştırmacısı Francis Willet, “Her şey bir kavram kanıtıdır, ancak insanların günlük yaşamda kullanabileceği bir sistem değildir” diye itiraf ediyor. “Fakat bu, konuşma felci olan insanlar için daha hızlı iletişime doğru atılmış büyük bir adım.” UC araştırmacısı Chang, ABD Gıda ve İlaç İdaresi’nin (FDA) teknolojiyi “yakın gelecekte” onaylayacağını umuyor. Ancak zorluklar göz önüne alındığında, o zamana kadar konuşma hızı açısından rekorlardan biri veya diğeri kırılabilir.
(anh)
Haberin Sonu
Reklamcılık
Her durumda, “Nature” dergisindeki iki güncel vaka çalışması, konuşma hızı ve kelime dağarcığı açısından rekor değerleri rapor ediyor. California San Francisco Üniversitesi’nden (UCSF) bir ekip, 1024 kelimelik bir kelime dağarcığıyla dakikada 78 kelimelik bir konuşma hızı bildirdi. Ve Stanford Üniversitesi’ndeki bir araştırma grubu, 125.000 kelimelik bir kelime dağarcığı için bu oranın dakikada 62 kelime olduğunu belirtiyor. (Bir önbaskı sunucusundaki yayın nedeniyle, MIT Technology Review bu yılın Ocak ayında bu konuyu zaten bildirmişti). Her iki durumda da hata oranları yüzde 25 civarındadır.
Stanford araştırmacıları tarafından iki yıl önce belirlenen konuşma hızı rekoru dakikada 18 kelimeydi. Karşılaştırma için: Engelli olmayan insanlar kendilerini dakikada yaklaşık 150 kelimeyle ifade ederler.
UC San Francisco’daki beyin cerrahı Edward Chang’ın bakış açısına göre artık bu hedefe büyük bir adım daha yaklaştık. Ekibinin hedefi: “Tamamen vücuda yerleşebilecek bir iletişim çözümü geliştirmek istiyoruz, çünkü birbirimizle konuşmanın en doğal yolu bu” diyor.
Sinir ağları ve dil modelleri
Çalışmaların pek çok ortak noktası var: Her iki çalışmada da afazi olarak da bilinen ciddi konuşma bozukluğu olan bir test katılımcısının yüz ve ağız kaslarından sorumlu beyin bölgelerine elektrot düzenlemeleri yerleştirildi. Elektrotlar, nöronlar ateşlendiğinde oradaki elektrik sinyallerini alıyor. Sinyalleri okuyabilmek için implantlar deneklerin kafalarına kablo bağlantıları aracılığıyla bilgisayarlara bağlandı.
Ancak sistemler verileri hemen konuşmaya çeviremedi. İlk önce aylarca eğitilmeleri gerekiyordu. Birkaç seansta denekler belirli sesleri, kelimeleri veya cümleleri “söylediler” ve bunları bir monitörden okudular. Araştırmacılar daha sonra dil modellerini kullanarak değerlendirdikleri beyin denizindeki verilerdeki kalıpları takip etmek için tekrarlayan sinir ağlarını kullandılar. Sonunda, eğer test başarılı olursa, bilgisayar sesleri deneklerin tam olarak söylemek istediklerini söyledi.
Reklamcılık
Ancak iki çalışmadaki implantlar farklıydı. USC ekibi, felç nedeniyle eklemlerini kullanamayan bir deneğin serebral korteksine yerleştirilen 253 elektrotlu bir silikon implant yerleştirdi. Öte yandan, Stanford çalışmasından elde edilen ve sinir hastalığı olan amyotrofik lateral skleroz (ALS) nedeniyle konuşma yeteneğini kaybeden denek, iki adet çok daha küçük, sözde mikroelektrot dizileri (MEA) ile toplam Serebral kortekse batan 128 elektrottan oluşur. MEA’lar yerleşik implantlardır, ancak iltihaplanma ve yara izine yol açabilirler. Silikon çeşitlerinin beyne daha duyarlı olduğu düşünülüyor ancak insanlar üzerinde pek test edilmedi.
Önerilen Editoryal İçerik
İzniniz üzerine harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videosunu yükle
YouTube videosunu şimdi yükle
ALS’li hasta yeniden iletişim kurabiliyor.
Sistemlerin eğitildiği aylar da farklı geçti. Stanford araştırmasındaki ALS hastası, telefon görüşmelerinden rastgele seçilen kelimeleri ve tüm cümleleri tekrar tekrar söylemek zorundaydı; örneğin: “Son beş yıldır böyleydi” veya “Ortadan çıktım” . UC çalışmasının konusu ise sistemi fonem adı verilen bireysel seslerle eğitti.
UC çalışmasının bir diğer özelliği: Ekip, beyin verilerinden yalnızca deneğin dil niyetini değil aynı zamanda yüz ifadelerini de çıkardı. Konuşma ve yüz ifadeleri, araştırmacıların eski bir video kaydından alınan deneğin sesini verdiği bir avatar tarafından yeniden üretildi. Stanford araştırmasındaki hasta ise bir düğmeye bastığında söylenenleri erkek sesi olarak duymuş.
Önerilen Editoryal İçerik
İzniniz üzerine harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) buraya yüklenecektir.
Her zaman YouTube videosunu yükle
YouTube videosunu şimdi yükle
Beyin implantları ve yapay zeka felçli bir kadının sesini nasıl oluşturuyor?
Henüz antrenmana hazır değilim
Hollanda’daki Utrecht Üniversitesi Tıp Merkezi’nden nöroloji uzmanları Nick Ramsy ve ABD, Baltimaore’deki Johns Hopkins Üniversitesi’nden Nathan Crone, Nature’ın Haberleri ve Görüşleri bölümünde yeni sonuçlar hakkında yorum yapıyorlar. Çalışmaların bir “dönüm noktası” olduğunu, ancak uygulamaya giden yolun hala uzun bir yol olduğu sonucuna varıyor. Her iki yöntem de zaman alıcı ve pahalıdır ve şu ana kadar yalnızca kablo bağlantısıyla çalışmıştır.
Ayrıca yazarlar bunların sadece iki vaka çalışması olduğundan şikayetçi. Daha büyük ölçekli çalışmalar öncelikle yöntemin diğer hastalarda, özellikle de mevcut çalışmalardaki deneklerin aksine, konuşmaya çalışırken yüz veya ağız kaslarını artık çalıştıramayan hastalarda da işe yaradığını göstermesi gerekiyor. Ayrıca çeşitli implantların ve eğitim yöntemlerinin sonuç üzerinde ne gibi bir etkisinin olduğu da belirsizdir.
Stanford araştırmacısı Francis Willet, “Her şey bir kavram kanıtıdır, ancak insanların günlük yaşamda kullanabileceği bir sistem değildir” diye itiraf ediyor. “Fakat bu, konuşma felci olan insanlar için daha hızlı iletişime doğru atılmış büyük bir adım.” UC araştırmacısı Chang, ABD Gıda ve İlaç İdaresi’nin (FDA) teknolojiyi “yakın gelecekte” onaylayacağını umuyor. Ancak zorluklar göz önüne alındığında, o zamana kadar konuşma hızı açısından rekorlardan biri veya diğeri kırılabilir.
(anh)
Haberin Sonu